Local Transformer (WT103)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Google Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 12 March 2020
- Auteurs
- Aurko Roy, Mohammad Saffar, Ashish Vaswani, David Grangier
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v3
- Chips utilisés
- 64
- Consommation d'énergie
- 58.9 kW
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
code (Apache): https://github.com/google-research/google-research/blob/master/routing_transformer/problems/wikitext103.py
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 754
- Données de référence
- Local Transformer
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Efficient Content-Based Sparse Attention with Routing Transformers
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Local Transformer (WT103) a été publié par Google Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2020. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte
Réponses
Local Transformer (WT103) — questions courantes
Local Transformer (WT103)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Local Transformer (WT103)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Local Transformer (WT103)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Local Transformer (WT103)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2020. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Local Transformer (WT103)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Local Transformer (WT103)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.